Technical change and total factor productivity growth in swedish manufacturing industries

This paper is concerned with the measurement of total factor productivity(TFP) growth and technical change in Swedish manufacturing industries during the period 1964-1989. Two alternative formulations of technical change, viz., the time trend model and the general index model are used for measuring TFP growth and technical change. Measures of these are embedded in a cost minimization framework where we estimate the translog cost function along with the associated cost share equations. The cost function accommodates industry-specific variability through an error component model. The models are estimated using the iterative seemingly unrelated regression method after some transformations to the cost function. Empirical results show that the general index model is superior to the time trend model when the pattern of technical change and total factor productivity growth are examined.     

Estimation of firm-specific technological bias, technical change and total factor productivity growth: a dual approach

This paper deals with modeling firm-specific technical change (TC), and technological biases (inputs and scale) in estimating total factor productivity (TFP) growth. Several dual parametric econometric models are used for this purpose. We examine robustness of TFP growth and TC among competing models. These models include the traditional time trend (TT) model and the general index (GI) model. The TT and the GI models are generalized to accommodate firm-specific TC and technological bias (in inputs and output). Both nested and non-nested tests are used to select the appropriate models. Firm-level panel data from the Japanese chemical industry during 1968- 1987 is used as an application.     

Estimation of firm-specific technological bias,technical change and total factor productivity growth: a dual approach

This paper deals with modeling firm-specific technical change (TC), and technological biases (inputs and scale) in estimating total factor productivity (TFP) growth. Several dual parametric econometric models are used for this purpose. We examine robustness of TFP growth and TC among competing models. These models include the traditional time trend (TT) model and the general index (GI) model. The TT and the GI models are generalized to accommodate firm-specific TC and technological bias (in inputs and output). Both nested and non-nested tests are used to select the appropriate models. Firm-level panel data from the Japanese chemical industry during 1968- 1987 is used as an application.     

全要素生产率变动的分解——基于Malmquist生产力指数的实证分析

一、引言关于全要素生产率(TFP)的讨论,是当今经济学界的热门话题。对它的研究已经成为应用经济学领域中十分活跃的分支。全要素生产率(TFP)的最初研究开始于丁伯根(1942)和索洛(1985)在新古典的框架下研究“索洛余值”对增长的贡献。后来大量关于全要素生产率的研究中,Fare(1985,1989,1994)以及coelli(1996)发展了全要素生产率变动的测量方法,并进行了卓有成效的经验分析。目前对全国特别是各省区市全要素生产率的计算,已经有许多研究成果发表,这方面的代表性文献是支道隆(1997)、Fleisher and Chen(1997)、李京文(1998)、张军和施少华…     

中国城市生猪规模养殖模式的生产率变动分析

运用基于两阶段DEA的Malmquist生产率指数模型,分析2001—2008年中国城市生猪规模养殖模式的全要素生产率指数,得出结论：全国城市TFP增长率总体上呈＂V＂状,平均增长率为负;技术进步效率退化是造成生产率负增长的主要因素;产业风险是造成生产率剧烈波动的根本原因。提出建议：因地制宜,合理布局;品种引进,品种选育;技术培训,科学饲养;生猪保险,生猪期货。     

效率增进与技术进步对绿色生产率增长的影响——来自中国36个两位数工业行业的实证

利用全局DEA及Malmquist-Luenberger指数,测度1998—2010年中国工业行业绿色TFP及其分解成份,结果发现:工业绿色TFP增长的动力主要来自技术进步,技术效率整体上拖累了工业绿色TFP增长;工业碳生产率不断提升,技术效率对工业碳生产率增长的促进作用强于技术进步的促进作用,且重工业的技术效率与技术进步对碳生产率增长的促进效应高于轻工业。因此,除了发挥技术进步对工业行业碳生产率增长的促进作用外,更需要重视提升技术效率对工业行业碳生产率增长的推动作用。     

技术进步偏向、要素配置偏向与我国TFP的增长

本文在要素增强型CES生产函数的假定下,分析了技术进步偏向、要素投入偏向与我国全要素生产率增长之间的关系。结果表明：在1978-2012年期间,我国全要素生产率平均每年增加约2.10%,技术进步总体上呈现偏向资本的趋势,要素配置总体上也同样呈现出偏向资本的趋势,两者的方向基本一致。技术进步偏向对全要素生产率增长的影响由期初的促进转变为抑制,要素配置偏向对全要素生产率增长的影响在2004年以前为正值,2004年以后变为负值,即抑制了全要素生产率的增长,但是技术进步偏向与要素投入偏向两者对全要素生产率增长的交互效应却由抑制逐渐转变为促进,表明我国技术进步与要素配置慢慢由不匹配转为匹配,我国的技术进步正朝着适宜的方向发展。     

中国生产性服务业TFP的时空差异与影响因素分析

在利用Malmquist指数法测算2005-2013年中国30个省份生产性服务业的全要素生产率(TFP)的基础上,采用核密度估计法分析了TFP的动态演变,并运用分位数回归方法对中国生产性服务业TFP的影响因素进行了实证分析。研究发现:在考察期内中国生产性服务业TFP总体呈下降态势,技术效率下降是其下降的主要原因;核密度曲线说明中国生产性服务业TFP省际差距扩大,技术效率和技术进步逐渐呈现两极分化的趋势;分位数回归结果表明,工业化水平和人力资本水平对生产性服务业TFP提升具有普遍的促进作用,而信息化水平、对外开放水平、制造业集中度对生产性服务业TFP提高的贡献大小均与地区生产性服务业TFP的水平有关。     

中外体育用品业TFP的比较及其影响因素分析——基于体育用品上市企业数据

基于2008—2012年中外12家体育用品企业数据,运用DEA-Malmquist生产率指数方法,研究了体育用品业TFP的动态变动、国内外差异以及影响因素。研究结果表明：国内体育用品业TFP的平均增长率为8.2%,其中技术进步是TFP增长的主要推动力,而技术效率则对其产生了阻碍作用;中外体育用品业的TFP增长存在显著差异,且技术效率差异是主要原因;机器设备投资、研发投入、人力资本是拉动TFP增长的关键因素,企业平均规模和聚集效应则对其有显著正向影响,企业税负则与TFP有负相关关系。     

纳入能源环境因素的中国全要素生产率再估算

能源环境约束下的经济增长问题直接推动了全要素生产率的深层次研究.本文基于1995-2010年省际面板数据,利用全局曼奎斯特-卢恩伯格指数法对中国全要素生产率进行再估算,并对其影响因素和收敛性特征进行实证分析.结果发现:纳入能源环境因素的全要素生产率年均增长幅度十分有限,东中西地区呈现递减特征,且增长来源各异;规模因素、管理因素、科技因素、涉外因素等对TFP变化存在正向影响,结构因素存在负向影响;TFP核密度分布呈现双峰特征,与线性回归东部、西部两大地带俱乐部收敛现象互为验证.     

中国农业全要素生产率增长分布的动态演进机制”

在使用经典DEA-Malmquist生产率指数分析方法对中国各省份1979—2010年间农业全要素生产率(TFP)进行核算的基础上,采用Kernel核密度估计方法刻画农业TFP增长分布的形状动态,应用马尔科夫链法考察农业TFP增长的分布动态,从增长的分布形状和内部流动性两个角度来评估中国农业TFP增长省区分布的动态演进机制。研究表明:一方面,1980—2010年间中国农业相对全要素生产率经历了明显的从"单峰"分布到"双峰"分布再到"单峰"分布的变化过程。绝大多数省份农业TFP存在明显的增长趋势,尤其是技术进步增速显著,技术效率则普遍存在恶化现象;另一方面,省际间农业TFP增长差异明显,可将其分为低水平、中低水平、中高水平和高水平四个"俱乐部","两极"分化现象明显,表现为明显的"中间小、两头大"分布格局,绝对趋同现象很难实现。     

ICT投资、互联网普及和全要素生产率

本文使用DEA-Malmquist指数方法对2002-2012年我国分行业全要素生产率、技术效率与技术进步进行测算,并基于我国地区投入产出表构建了ICT资本投入强度。在此基础上,本文就ICT投资对生产率的影响进行了实证检验。研究发现,ICT投资对全要素生产率提升具有积极作用,并且主要通过ICT投资促进技术效率提升实现。面板门限回归模型的结果显示,只有达到一定互联网普及率时,ICT投资促进技术效率提升的作用才显现,并在高互联网普及率时进一步增强;但在高互联网普及率下,ICT 投资对技术进步存在抑制作用,在全要素生产率层面表现为ICT 投资的促进作用消失。因此,现实的ICT 投资应重视通过信息化管理提升行业资源的有效利用能力,以最大化技术效率对全要素生产率的贡献;应充分考虑不同行业和地区的互联网普及程度,以深度激发“连接经济”对于释放ICT效能的互补性作用;还应注意配套相应产业政策,以减轻互联网发展对技术进步的阻碍作用。     

数字经济、产业结构升级与全要素生产率

文章在分析数字经济发展对全要素生产率影响机理的基础上,基于2010—2019年我国省际面板数据,应用中介效应模型考察数字经济发展对全要素生产率增长的促进效应。结果表明,总体上数字经济可有效通过产业结构升级促进全要素生产率的增长。分区域看,数字经济对我国东部、中西部省份的产业结构升级均起到显著促进作用,但在产业结构升级和全要素生产率的优化方面,东部地区数字经济发展的作用明显高于中西部地区。     

陕西省绿色全要素生产率变动及影响因素研究

以陕西省为研究对象,利用包含非合意产出的超效率SBM模型核算了陕西省1981-2012年包含能源消费、环境污染的绿色TFP,发现陕西绿色TFP总体为增长趋势,表明陕西32年来转变经济发展方式的道路值得借鉴,且西部大开发确实对提高陕西省绿色TFP和转变经济发展方式有帮助;并基于VAR模型,从长期协整与动态脉冲两个角度对影响陕西绿色TFP的因素进行了研究,结果表明:产业结构和市场化程度对绿色TFP有持续的促进作用,能源消费结构、对外开放程度和政府干预程度对绿色TFP有明显的阻碍作用。     

中国高技术产业垂直专业化的生产率效应

本文选取中国高技术产业1995-2008年细分行业的面板数据,采用Malmquist生产率指数对TFP进行测算和分解。在考虑R&D投入、贸易开放度和产权结构的条件下,运用动态面板GMM方法,考察了垂直专业化对生产率增长的影响。研究显示,垂直专业化对我国高技术产业的TFP、技术进步和技术效率产生了显著的促进作用,而国有产权的过于集中不利于生产率增长;此外,R&D人力投入对技术效率产生负向的影响。     

金融发展促进技术创新的效率研究-基于Malmuquist指数的分析

不同区域金融体系资本供给、风险管理和回报激励等方面的差异,导致金融促进技术创新的效率也不相同。本文测定了我国23个省市金融体系对技术创新的Malmquist生产率,发现23个省市金融发展促进技术创新的效率的平均水平是逐渐提高的,且各省市金融发展促进技术创新的Malmquist生产率的差异性也通过随机影响变截距模型得到了验证。     

中国全要素生产率重估——ACF模型中弹性估计改进和实证

索洛余额法、随机前沿生产函数法以及数据包络分析方法都没有解决函数的内生性和模型参数的时变性问题，ACF方法克服了这些局限性，对全要素生产率的测度更加准确。本文推导了参数的内生性和时变性问题，基于ACF模型提出了我国的时变参数估计方法，并对我国1990－2017年28个省份的全要素生产率进行重估。研究结果表明，ACF方法对全要素生产率的测度更加准确。从全国来看，资本投入增长对经济增长的贡献度最大，TFP增长对我国经济增长的贡献度正在逐渐下降，劳动投入对经济增长的贡献度相对较弱且波动大。分地区来看，各地区的TFP平均水平有所回落，近年来东北地区的TFP增长率水平最低，2012－2017年均为负值。同时，东北地区的劳动力流失情况较为严重。     

中国产业部门环境效率与环境全要素生产率测度

为探究中国产业部门在环境影响下的综合发展绩效,文章基于2002—2017年中国投入产出数据,利用三阶段DEA模型和Malmquist指数对我国产业部门环境效率及环境全要素生产率进行测度。结果发现:(1)剔除外部环境因素后的中国产业部门环境效率有所上升,但其潜在提升空间仍然较大。(2)2002—2017年中国产业部门的环境改善潜力主要来源于SO₂减排潜力,建筑业、交通运输、仓储及邮政业等产业部门的环境改善潜力较高。(3)中国产业部门环境全要素生产率的增长动力主要来源于技术因素,其他服务业的环境全要素生产率增长高达59%。     

中国煤炭企业的全要素生产率增长

 本文通过Malmquist-Luenberger 指数将污染物及矿难作为“坏”产出纳入到全要素生产率的分析框架,测算了中国1998～2009 年30家大型煤炭企业的全要素生产率增长,并对影响全要素生产率增长的因素进行了实证分析。结果显示：“坏”产出约束下大多数企业的全要素生产率出现了负增长,但平均来讲企业的生产技术是显著进步的;在考虑环境污染及安全生产规制的两种不同情形下,分别有14家和16家企业发生过生产可能性边界的移动;技改和安全投入、管理效率以及滞后一期的技术无效率等因素与生产率指数呈显著的正相关关系,单位GDP煤炭消耗总量以及资本-劳动比与生产率指数呈显著的负相关关系,生产率指数与人均GDP呈“U”型关系。     

全要素生产率会影响成本函数估计吗

不同于传统的成本函数实证研究,本文关注的是企业间异质的全要素生产率对成本函数估计的影响。为此,本文首次从CES生产函数推导出一个包含全要素生产率的完整的成本函数模型,并以中国大型重化工企业的2003-2007年样本进行回归,同时使用传统模型与SFA模型回归,以进行方法论上的比较分析。结果表明,全要素生产率确实对成本函数估计产生了重要影响,改良前的传统模型可能出现“遗漏变量”问题,使似不相关回归产生内生性问题。三种方法的回归结果表明：非国有企业的规模经济效应是显著的,但国有企业的规模经济检验结果却不稳健——不同方法的测度结果不一致。因此,政府在制定规制、扶持与补贴等政策前,规模经济的测度应该尽量考虑到企业异质性,并使用多种检验方法,以保证政策干预的有效性。